factores que afectan la implementación exitosa de un data warehouse

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” XII Congreso Internacional de la
academia de Ciencias Administrativas A.
C. (ACACIA)
FACTORES QUE AFECTAN LA
IMPLEMENTACIÓN EXITOSA DE UN DATA
WAREHOUSE
Innovación y Tecnología
Isabel Candal Vicente
Universidad del Este, SUAGM
B-11 Paseo del Prado
San Juan, Puerto Rico 00926
Teléfono (787) 398-5186
Fax (787) 754-9665
[email protected]
CETYS XII Tijuana, Mexico
13, 14, 15 y 16 de mayo de 2008
1
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” FACTORES QUE AFECTAN LA IMPLEMENTACIÓN EXITOSA
DE UN DATA WAREHOUSE
Resumen
El crecimiento del Internet, el aumento en los mercados globales y la transformación de
economías y sociedades industriales a economías de servicio basadas en el
conocimiento y en la información han cambiado el rol de los sistemas de información
(SI) en los negocios.
Los SI proveen a las firmas con la comunicación y las
herramientas analíticas para dirigir los negocios en una escala global. Son el cimiento
de productos basados en nuevos conocimientos y servicios en economías de
conocimiento. Hacen posible que el negocio adopte estructuras descentralizadas,
planas y más flexibles LAUDON, K.C. y LAUDON, J.P. (2003, 4-6). La mayoría de las
organizaciones reconocen y valoran la importancia de los datos y de la información en
sus decisiones gerenciales.
Las organizaciones corporativas han implementado
proyectos de “Data Warehouse” (DW) para mejorar la capacidad de medir, de entender
y de analizar las operaciones de negocio TDWI (2002). Un DW extrae datos desde
múltiples sistemas transaccionales u operacionales, los integra y los almacena,
convirtiéndolos en un nuevo producto (información). Este estudio actualiza los estudios
anteriores, ayuda a identificar los factores más importantes y a entender mejor la
implementación de un DW. En concreto, se matizarán modelos anteriores de factores
de éxito en la implementación del DW para el caso de una empresa en Puerto Rico.
2
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” INTRODUCCIÓN
Los sistemas de información1 (SI) son esenciales para ayudar a las organizaciones con
los cambios en los mercados globales y en el ámbito empresarial. Proveen a las firmas
con la comunicación y las herramientas analíticas para dirigir los negocios en una
escala global. Los SI son el cimiento de productos basados en nuevos conocimientos y
servicios en economías de conocimiento. Hacen posible que el negocio adopte
estructuras descentralizadas, planas y más flexibles. Las organizaciones están
intentando ser más competitivas y eficientes transformándose en firmas digitales donde
casi todos los procesos y relaciones de negocio con los clientes, proveedores y
empleados sean digitales LAUDON, K.C. y LAUDON, J.P. (2003, 4-6).
El ámbito de las organizaciones corporativas actualmente está haciendo frente a los
retos con mayor eficacia al manejar sus operaciones de negocio, reduciendo costes,
aumentando los créditos y aprovechando al máximo las tecnologías de la información.
La mayoría de las organizaciones reconocen y valoran la importancia de los datos y de
la información en sus decisiones gerenciales.
Las organizaciones corporativas han implementado proyectos de “Data Warehouse”
(DW) para mejorar la capacidad de medir, de entender y de analizar las operaciones de
negocio TDWI (2002). El DW ha sido definido de forma diferente por varias autoridades
en la materia. INMON, W.H. (2005, 29), define el DW como “un conjunto de datos
orientados a un dominio, integrado, no volátil, no varía en tiempo y ayuda a la toma de
decisiones de la empresa u organización”. Esto es, los datos se organizan por temas
para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Los datos
almacenados deben integrarse en una estructura consistente. La información suele
1
Un sistema de información es un conjunto de componentes interrelacionados que acceden, procesan,
almacenan y distribuyen información para apoyar la toma de decisiones, coordinación y control en una
empresa LAUDON, K.C. y LAUDON, J.P. (2003, 7).
estructurarse en distintos niveles de detalle para adaptarse a las distintas necesidades
de los usuarios. La información de un DW es para ser leído, y no modificada. La
3
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” información es por tanto permanente. El DW se carga con los distintos valores que
toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones. “DW es el proceso por el
cual una organización instala y mantiene un depósito central para sus datos, que se
pueden extraer y organizar selectivamente para aplicaciones analíticas, consultas de
usuario y para generar informes” FOX, A. (2000, 14).
En paralelo con la rápida adopción de los DW, ha surgido el concepto relacionado
denominado “Data Mart”.
Un “Data Mart” es un subconjunto del DW relativo a un
departamento o área de negocio concreto. El “Data Mart” puede funcionar de manera
autónoma o estar enlazado al DW corporativo central. Un “Data Mart” se centra en los
requisitos de los usuarios asociados con un departamento o área de negocio concreto;
no tiene normalmente datos operacionales detallados y son más fáciles de comprender
y de utilizar porque contienen menos información que el DW.
BISCHOFF, J. y
ALEXANDER, T. (1998, 11) definen “Data Mart” como: “un DW que ha sido diseñado
para satisfacer las necesidades de un grupo de usuarios”. MARAKAS presentan un
diagrama del flujo de datos a través de una organización. Los sistemas de herencia de
la organización y los almacenes relevantes de los datos de sistemas externos
proporcionan las fuentes de datos para el DW y para el “Data Mart”. Los almacenes
operacionales de datos (ODS) son los que proveen el procesamiento operacional
básico y pueden ser usados para alimentar el DW. Durante la transferencia de datos,
ocurre un proceso de limpieza y de transformación de los mismos. Simultáneamente,
los Metadatos se recogen y se asocian a los datos del DW de tal manera que los
usuarios potenciales puedan determinar la fuente y las características generales de los
datos del DW. Finalmente, el DW se puede emplear para crear unos o más DW
personales previstos para el análisis aislado.
4
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” Almacén
Operacional
de Datos
(ODS)
Sistemas
Herencia y
Fuentes
Externas
DW
DW
Personales
Data Marts
Metadatos
FIGURA 1
Componentes del Flujo de Datos de una Organización
MARAKAS, G.M. (2003, 297)
MODELO TEÓRICO DE INVESTIGACIÓN
Las medidas de SI exitosos son críticas para entender el valor y la eficacia de las
acciones gerenciales y la inversión de sistemas de información. Los investigadores
deben tratar el éxito de SI como una construcción multifacética e interdependiente,
seleccionar varias medidas de éxito apropiadas basadas en los objetivos de la
investigación y en el fenómeno bajo investigación. Además, se deben considerar las
posibles relaciones entre las dimensiones de éxito cuando se construye el modelo de
investigación.
Para explorar factores potenciales de éxito, se ha utilizado la versión revisada del
modelo de éxito para SI de DELONE y MCLEAN. El modelo original fue propuesto en
1992. La literatura sugiere que el modelo de DELONE y MCLEAN ha sido el modelo
más influyente en investigaciones sobre factores de éxito de SI y por lo tanto se ha
convertido en el marco conceptual para identificar factores del éxito de DW DELONE,
W.H. y MCLEAN, E.R (2003, 24). La versión actualizada del modelo de DELONE y
MCLEAN añade una nueva métrica a las medidas de éxito: comercio electrónico. Este
5
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” nuevo modelo establece seis dimensiones de éxito para SI: calidad del sistema, calidad
de los datos, calidad del servicio, uso, satisfacción del usuario y beneficios netos. La
calidad del sistema, calidad de los datos y la calidad del servicio afectan el uso y la
satisfacción del usuario. El uso y la satisfacción del usuario anteceden los beneficios
netos percibidos DELONE, W.H. y MCLEAN, E.R. (2004, 32).
Calidad de
Información
Uso del
Sistema
Calidad del
Sistema
Beneficios
Netos
Calidad de
Servicio
FIGURA 2
Satisfacción
Usuario
Modelo de Éxito para SI (Fuente: DELONE, W.H. y MCLEAN, E.R. (2003,
24)
El modelo de investigación propuesto por este estudio utiliza como marco conceptual la
versión actualizada del modelo de éxito para SI de DELONE y MCLEAN, la revisión de
la literatura y en la opinión de expertos en DW. El modelo de investigación propuesto
presenta los factores y las relaciones entre los factores más importantes para lograr el
éxito en la implementación de un DW.
Factores de la implementación tales como
alineación estratégica, apoyo gerencial, ambiente externo, defensor, recursos,
participación del usuario, entre otros, se presentan como influencias para el éxito de la
implementación del DW. Estos factores se agrupan bajo tres clasificaciones: éxito de la
implementación organizacional, éxito de la implementación de la implementación
operacional y éxito de la implementación técnica.
El éxito de la implementación
significa que el equipo del proyecto ha persuadido a la organización a aceptar el DW, lo
ha completado de acuerdo con el plan y ha sobrepasado los obstáculos técnicos. El
éxito de la implementación afecta al éxito del sistema, definido como calidad del sistema
de DW, calidad de los datos y calidad de servicio. Este a su vez impacta los beneficios
netos percibidos del uso de del DW.
6
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” A continuación se presenta el modelo de investigación propuesto por este estudio.
FIGURA 3
Modelo Teórico de Investigación
Para la recopilación de datos se utilizó como instrumento un cuestionario con dos
versiones: La primera versión se preparó para la muestra de sujetos compuesto por
patrocinadores, líderes de proyecto, analista de negocios y desarrolladores. La segunda
versión, se preparó para la muestra de sujetos compuesta por los usuarios de negocio.
Se utilizó la escala Likert de 5 puntos para medir la posición de los participantes con
respecto a las afirmaciones elaboradas en el cuestionario. Se consideraron las
alternativas: muy de acuerdo, de acuerdo, indeciso, en desacuerdo y muy en
desacuerdo.
Se añadieron las columnas no sé y no aplica como alternativas para
7
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” aquellos participantes que no tienen suficiente información o ninguna información del
ítem que se está midiendo.
ANÁLISIS DE LOS DATOS
Se examinan las diferencias
de
opinión
por
constructo
para
los
factores
organizacionales, operacionales y técnicos que afectan la implementación de un DW
para la muestra del grupo de usuarios de negocio. Este análisis se determinó mediante
la suma de todos los valores obtenidos para cada uno de los ítems por constructo en los
niveles muy de acuerdo (1) y de acuerdo (2) dividido entre el número de los sumandos
por constructo.
Los resultados evidencian que los sujetos del estudio manifestaron estar de acuerdo en
mayor porcentaje (72%) en que el “Apoyo Gerencial” se llevaba a cabo en la compañía
y es fundamental para el éxito en la implementación del DW. Le siguen en orden
“Alineación Estratégica”, “Defensor” y “Ambiente Externo” (ver tabla 1). Se observa que
podrían ser muy influyentes en el éxito de un DW, la presencia de los Factores
Organizacionales “Apoyo Gerencial” y “Alineación estratégica”.
Por otro lado el Factor Operacional “Adiestramiento, Apoyo Operacional y Técnico”,
obtuvo el porcentaje más alto de presencia en la compañía (51%), según los
encuestados. Le siguen en orden “Defensor” y “Prototipo”. Es importante anotar que el
factor “Defensor” fue ubicado en dos tipos de factores (operacional y organizacional).
La variable sistema fuente es la única variable que pertenece a factores técnicos en la
versión del cuestionario tipo B.
Los encuestados indicaron que este factor estuvo
presente en la compañía en un 37%.
Las tasas de diferencias menores las obtuvieron las variables prototipo y ambiente
externo. Ambas variables obtuvieron las tasas mayores de respuestas de no sé, no
aplica o no respondieron.
De este análisis podemos inferir que las diferencias se
debieron al % de respuestas de no sé, no aplica o no respondieron.
8
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” TABLA 1
Tasas de Acuerdo para los Factores Organizacionales, Operacionales y
Técnicos
Se recogió evidencia de confiabilidad de la versión preparada para los usuarios de
negocio mediante el cálculo del coeficiente alfa de Cronbach (∝), método para estimar
la consistencia interna del cuestionario (correlación que sería obtenida entre dos formas
perfectamente paralelas de pruebas si no hubiera cambios en los examinandos)
CROCKER, L. Y ALGINA, J (2006, 121-138).
Pcci >=
K
(1 k-1
∑ σ2i
σ2c
)
El coeficiente alfa puede ser calculado mediante valores crudos o valores
estandarizados. Podemos observar que los valores del coeficiente alfa y del coeficiente
alfa estandarizado fueron similares. N es el número de variables independientes que se
tomaron en consideración para estimar el coeficiente alfa.
9
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” El cálculo del coeficiente alfa fue de .714 (ver tabla 6). Este coeficiente de confiabilidad
es considerado alto. NUNNALLY, J.C. (1978, 270), sugiere para los tipos de
investigación exploratorios, los niveles
(considerados altos).
del coeficiente alfa mayores de 0.7
El resultado obtenido sirve como evidencia que abona a la
confiabilidad del cuestionario. Esto implica que existe asociación entre los ítems del
instrumento con relación a los constructos que lo constituyen (consistencia interna)
CROCKER, L. Y ALGINA, J (2006, 135).
Cronbach’s
Alpha Basado
Cronbach’s
en Ítems
Alpha
Estandarizados
N
.714
.718
7
TABLA 2
Análisis de Confiabilidad de la Prueba
Para establecer la asociación entre las variables del estudio, se utilizó el coeficiente de
correlación de Pearson HINKLE, D.E., et. al (2003, 100).
∑ ZX ZY
r XY =
n-1
Donde r es la suma del los productos cruzados de los valores estándares (ZX ZY)
dividido por n – 1. El valor estándar se obtiene a partir del valor original menos la media
dividida por la desviación estándar HINKLE, D.E., et. al (2003, 70-71).
Este coeficiente de correlación se usa cuando las variables estudiadas son medidas en
escala intervalar o de razón. Muy a pesar de que el cuestionario contenía una escala
Likert (escala ordinal), se utilizó Pearson, pues se adjudicaron puntuaciones a los
niveles de la escala Likert y se promediaron estas puntuaciones convirtiéndola así en
una escala de razón.
10
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” El coeficiente de Pearson mide el grado de asociación lineal entre dos variables
cualesquiera, y puede calcularse dividiendo la covarianza de ambas entre el producto
de las desviaciones típicas de las dos variables1
Solamente se calcularon coeficientes de correlación para la muestra administrada a los
usuarios de negocio. En la versión del cuestionario administrada a patrocinadores,
líderes de proyecto, analista de negocios y desarrolladores no se utilizó estadística
alguna, pues lo contestaron sólo dos sujetos.
Las variables consideradas en la correlación son: alineación estratégica, apoyo
gerencial, ambiente externo, defensor, adiestramiento, apoyo operacional y técnico,
prototipo y sistema fuente.
FIGURA 4
Contrastación del Modelo Teórico con la Realidad
El coeficiente de correlación es un número (entre -1.00 y +1.00 inclusive) que indica el
grado de la relación entre las dos variables. El signo indica la dirección de la relación.
11
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” Cuando el valor es positivo significa que existe una relación directa entre ambas
variables, esto es, si las dos aumentan al mismo tiempo. El valor negativo indica que la
relación es inversa, es decir, cuando una variable disminuye a medida que la otra
aumenta. Cuando no hay correlación entre dos variables el coeficiente de correlación es
0. Para interpretar el nivel de asociación entre dos variables se utiliza el tamaño del
coeficiente de correlación teniendo en consideración los criterios establecidos por
HINKLE, D.E., et. al (2003, 95-115).
Tamaño de la Correlación Interpretación
.90 a 1.00 (-.90 a – 1.00)
Correlación bien alta positiva (negativa)
.70 a .90 (-.70 a -.90)
Correlación alta positiva (negativa)
.50 a .70 (-.50 a -.70)
Correlación moderada positiva (negativa)
.30 a .50 (-.30 a -.50)
Correlación baja positiva (negativa)
.00 a .30 (.00 a -.30)
Si existe correlación, es pequeña
TABLA 3 Reglas para Interpretar el Tamaño del Coeficiente de Correlación
Resultados Obtenidos y Análisis del Trabajo de Investigación
Al cotejar los resultados obtenidos con los rangos de la Tabla 3, podemos observar que
contrario a lo que se esperaba, la hipótesis H1a que plantea una alta asociación entre
los beneficios netos percibidos con la con la calidad de los datos, no es cónsona con el
valor del coeficiente correlación en la asociación de estas variables, pues este fue .368.
El anterior coeficiente es considerado bajo positivo, lo que implica que la asociación
entre las variables anteriormente mencionadas es baja y no alta como la presenta la
hipótesis H1a. La hipótesis H1b que indica una relación entre la calidad del sistema y
los beneficios netos percibidos obtuvo un coeficiente de .303. Esto implica que la
asociación entre estas variables es baja. La hipótesis H1c plantea un nivel alto de
calidad de servicio con un nivel alto de beneficios netos percibidos. Obtuvo un
coeficiente de .219.
Se puede interpretar que el grado de asociación entre estas
variables es muy bajo.
La magnitud del coeficiente de correlación que asocia las
variables de los factores organizacionales con calidad de datos fue de .460 (es baja).
12
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” Esto implica que este valor no concuerda con lo indicado por la hipótesis H2a. Esta
hipótesis asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores
organizacionales con un nivel alto de calidad de datos. La hipótesis H2b que plantea
una alta asociación entre los factores organizacionales con la calidad de sistema no es
cónsona con el coeficiente de correlación calculado para esas variables. El coeficiente
de correlación para las anteriores variables fue de .459; lo que indica que las variables
presentan una asociación baja. La hipótesis H2c que indica una alta asociación entre
los factores organizacionales con un nivel alto de calidad de servicio no es cónsona con
el valor del coeficiente correlación en la asociación de estas variables. El coeficiente de
correlación para estas variables resultó ser .043; esto indica que la correlación es
pequeña si es que existe alguna correlación. La hipótesis H3a plantea un nivel alto de
éxito en la implementación de factores operacionales con un nivel alto de calidad de
datos. Esto no concuerda con la magnitud del coeficiente de correlación para esas
variables. Este coeficiente fue de .539. Esto implica una correlación moderada positiva.
La hipótesis H3b que indica una alta asociación entre los factores operacionales con la
calidad de sistema no concuerda con la magnitud del coeficiente de correlación para
esas variables. Este coeficiente fue de .471. Esto implica una correlación baja positiva.
La hipótesis H3c plantea una alta asociación entre los factores operacionales con un
nivel alto de calidad de servicios, lo cual no es cónsono con la magnitud del coeficiente
de correlación para esas variables. Este coeficiente fue de .257 y esto implica una
correlación pequeña si es que existe alguna correlación. La hipótesis H4a que plantea
un nivel alto de éxito en la implementación de factores técnicos con un nivel alto de
calidad de datos no concuerda con la magnitud del coeficiente de correlación para esas
variables. Este coeficiente fue de .316 y esto implica una correlación baja positiva. La
hipótesis H4b que plantea un nivel alto de éxito en la implementación de factores
técnicos con un nivel alto de calidad de sistema no concuerda con la magnitud del
coeficiente de correlación para esas variables. Este coeficiente fue de -.017 y esto
implica una correlación pequeña, inversamente proporcional (si es que existe alguna
correlación). La hipótesis H4c que plantea un nivel alto de éxito en la implementación
de factores técnicos con un nivel alto de calidad de servicios no concuerda con la
13
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” magnitud del coeficiente de correlación para esas variables. Este coeficiente fue de
.264 y esto implica una correlación pequeña (si es que existe alguna).
En conclusión, siguiendo los criterios establecidos por HINKLE, D.E., et. al (2003, 109)
para interpretar el tamaño del coeficiente de correlación, ninguna de las premisas
obtuvo un tamaño de correlación de .70 ó mayor para que se interpretara como una
correlación alta. Sin embargo, teniendo en cuenta la literatura existente, no se tiene
evidencia de coeficientes mayores que los obtenidos para las hipótesis H2a, H2b, H3a y
H3b.
Por consiguiente, estos coeficientes no indican que la asociación entre las
variables mencionadas en las anteriores hipótesis es baja.
Por otro lado, para aceptar o rechazar las hipótesis formuladas por este estudio, se
utilizó la significancia estadística. La significancia estadística es el grado de riesgo
asociado a no tener una certeza de 100% de que la diferencia se debe a lo que
creemos que se debe, pues podría deberse a un factor imprevisto.
Se rechaza la
hipótesis nula si el valor de la probabilidad (valor P) asociado al resultado observado es
igual o menor que el nivel de significación establecido, convencionalmente 0.05 ó 0.01
HINKLE, D.E., et. al (2003, 174-197).
Se aceptan las hipótesis: H2a, H2b, H3a y la H3b.
El éxito de los factores
organizacionales y operacionales se asocia a la calidad de datos y a la calidad del
sistema. Las hipótesis H1a, H1b, H1c, H2c, H3c, H4a, H4b y H4c son rechazadas.
Los factores técnicos no impactaron positivamente la implementación exitosa del DW
con relación a la calidad del sistema.
14
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” Resultados de las Hipótesis
Correlación
Pearson
Resultado
H1a Se asocia un nivel alto de calidad de datos con un
.368
Rechazada
nivel alto de beneficios netos percibidos.
H1b Se asocia un nivel alto de calidad del sistema con
.303
Rechazada
un nivel alto de beneficios netos percibidos.
H1c
Se asocia un nivel alto de calidad de servicio con
.219
Rechazada
un nivel alto de beneficios netos percibidos.
H2a Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores organizacionales con
.460*
Aceptada
un nivel alto de calidad de datos.
H2b Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores organizacionales con
.459*
Aceptada
un nivel alto de calidad del sistema.
H2c
Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores organizacionales con
.043
Rechazada
un nivel alto de calidad de servicio.
H3a Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores operacionales con un
.539**
Aceptada
nivel alto de calidad de datos.
H3b Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores operacionales con un
.471*
Aceptada
nivel alto de calidad del sistema.
H3c
Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores operacionales con un
.257
Rechazada
nivel alto de calidad de servicios.
H4a Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores técnicos con un nivel
.316
Rechazada
alto de calidad de datos.
H4b Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores técnicos con un nivel
-.017
Rechazada
alto de calidad del sistema.
H4c
Se asocia un nivel alto de éxito en la
implementación de factores técnicos con un nivel
.264
Rechazada
alto de calidad de servicio.
* Indica que la correlación es significativa al nivel de p < 0.05 (2-colas).
** Indica que la correlación es significativa al nivel de p < 0.01 (2-colas).
TABLA 4 Resultados Obtenidos y Análisis del Trabajo de Investigación
15
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” RECTIFICACIÓN DE VARIABLES Y PARÁMETROS
Habiendo examinado los resultados de este estudio se encontró que los factores técnicos no
parecen estar significativamente relacionados con la implementación exitosa del DW.
La
magnitud del coeficiente de correlación evidencia que existe una pequeña relación entre los
factores técnicos y la calidad de los datos, la calidad del sistema y la calidad del servicio. Hay
que tener en cuenta que solamente se incluyó la variable sistema fuente dentro de los factores
técnicos.
Aunque la intuición indica que los factores técnicos son necesarios para la
implementación exitosa de un DW. Sin embargo las encuestas a los usuarios en este estudio no
reflejaron la necesidad de los factores técnicos para lograr el éxito de la implementación del DW.
Los factores organizacionales y los factores operacionales están asociados significativamente con
la implementación exitosa del DW. Alineación estratégica y apoyo gerencial se distinguieron por
su contribución al éxito de la implementación organizacional. Prácticamente la mitad de los
participantes estuvieron de acuerdo en que hubo una persona dentro de la organización que apoyó
y promovió activamente el proyecto del DW. La mitad de los participantes en la encuesta
estuvieron de acuerdo en que hubo adiestramiento, apoyo operación y técnico. El éxito de la
implementación del DW está basado en cómo los usuarios perciben el DW, cómo el DW satisface
las necesidades de los usuarios y de la organización BISCHOFF, J. y ALEXANDER, T. (1998,
32).
El modelo resultado del análisis incluye 6 variables independientes distribuidas en dos categorías:
organizacional y operacional. La categoría de factores organizacionales consistió en 4 variables:
alineación estratégica, apoyo gerencial, ambiente externo y defensor. La categoría de factores
operacionales consistió 3 variables: defensor, adiestramiento, apoyo operacional y técnico y
prototipo. La variable defensor pertenece a la categoría de factores organizacionales y a la
categoría de factores operacionales. Las variables dependientes son calidad de datos, calidad del
sistema, calidad de servicio y beneficios netos percibidos.
En la figura 5 se presenta el modelo producto del análisis:
16
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” Factores de
Implementación
Éxito de la Implementación
Éxito del Sistema
FIGURA 5 Modelo Resultado del Análisis
CONCLUSIONES
La contribución mayor de este estudio es que, contrario a lo que se esperaba no existe
un nivel alto de asociación entre los factores de éxito de la implementación y los
factores de éxito del sistema basándose en la interpretación del tamaño del coeficiente
de correlación según los criterios establecidos por HINKLE, D.E., et. al (2003, 109).
Los resultados obtenidos en este estudio pueden extrapolarse a otras empresas con
características similares a la industria investigada.
Los factores organizacionales son los principales para la implementación exitosa de un
DW.
Dentro de los factores organizacionales se distinguen apoyo gerencial y la
alineación estratégica como los más significativos. Estudios anteriores establecen que
17
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” los factores organizacionales tienen un rol significativo en la implementación exitosa
WATSON, H.J. y HALEY, B.J. (1997, 16), WIXOM, B.H. y WATSON, H.J. (2001, 36).
Este estudio provee material para investigaciones futuras.
Se necesitan más
investigaciones para entender y determinar los factores que afectan la implementación
exitosa de un DW.
Investigaciones futuras deben centrarse en los factores
organizacionales y operacionales.
18
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” BIBLIOGRAFÍA
BISCHOFF, J. y ALEXANDER, T. (1998): Data Warehouse Practical Advice from the Experts, New
Jersey, Prentice Hall.
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DELONE, W.H. y MCLEAN, E.R. (2003). “The DeLone and McLean Model of Information Systems
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INMON, W.H. (2005): Building the Data Warehouse, cuarta edición. Wiley Computer Publishing, Indiana.
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MARAKAS, G.M. (2003): Decision Support Systems in the 21st century, Segunda edición, Prentice Hall,
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Organizational
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Data
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WIXOM, B.H. y WATSON, H.J. (2001). ”An empirical investigation of the factors affecting data
warehousing success”, MIS quarterly, vol. 25, núm. 1, marzo, pp. 17-41.
19
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” ANEXOS
A continuación se presentan como anexos los documentos que han hecho posible esta
investigación, y que han sido mencionados a lo largo del documento.
Estos documentos son los siguientes:
Anexos A y B: representan los dos tipos de cuestionarios suministrados a las dos poblaciones.
20
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” Anexo A
Cuestionario para los Patrocinadores y Líderes de Proyecto, Analistas de
Negocio y Desarrolladores
Tipo A
“Decision Support System” (DSS) son sistemas de información que aúnan información de
distintas fuentes. Ayudan en la organización, en el análisis de la información y facilitan la
evaluación de hipótesis subyacentes al uso de modelos específicos. DSS son sistemas de
información tales como: “Data Warehouse”, “Data Mart”, “Dashboard”, Cubos e Informes
Gerenciales que apoyan el proceso de decisión. “Data Warehouse” es el proceso dinámico
de crear, almacenar, mantener y utilizar datos que se almacenan y se extraen para análisis
y apoyo al proceso de decisión. Un “Data Mart” es un subconjunto del “Data Warehouse”
que apoya los requisitos de un departamento o área de negocios concreto.
1. ¿Cuál de los incisos siguientes describe mejor su posición en la organización?
□ Patrocinadores y Líderes de proyecto
□ Desarrolladores
□ Analistas de negocio
□ Usuarios de negocio
□ Otros (especifique)____________
2. ¿Cuántos proyectos de DSS ha completado? ____________________
3. Seleccione los proyectos más recientes de DSS en que usted ha participado:
□ Data mining
□ Data mart
□ Cubos
□ Cognos, Oracle, Brio
□ Data warehouse
□ Dashboard
□ Informes y consultas
□ Otros (especifique) ____________
21
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” No sé
No aplica
En
desacuerdo
Muy en
desacuerdo
Indeciso
Cuestionario
De acuerdo
Muy de
acuerdo
Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los
datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo
(5), no aplica o no sé.
Alineación Estratégica: estructura del negocio e información tecnológica relacionada a la estrategia del negocio y
al ambiente externo.
La Alineación estratégica asegura el acoplamiento de las necesidades del
4
1
2
3
4
5
6
7
negocio y los planes de TI.
5
El análisis de ROI es una herramienta útil y efectiva para la toma de
decisiones que ayuda a alinear las estrategias y los recursos 1
organizacionales.
2
3
4
5
6
7
Apoyo gerencial: patrocinio extenso para un proyecto a través del equipo de la gerencia.
6
En general, la gerencia ha animado la implantación y el uso de DW.
1
2
3
4
5
6
7
7
La satisfacción del usuario ha sido una preocupación importante de la
1
gerencia.
2
3
4
5
6
7
Ambiente externo: datos obtenidos de las fuente externas a la organización y referente a los competidores de la
firma.
8
Comprensión del ambiente externo.
1
2
3
4
5
6
7
Defensor: persona dentro de la organización que apoya y promueve activamente el proyecto.
9
Un defensor de alto nivel del DW vino de un área funcional.
1
2
3
4
5
6
7
10
Un defensor de alto nivel del DW vino de TI.
1
2
3
4
5
6
7
El proyecto de DW fue financiado adecuadamente.
1
El proyecto de DW tenía suficientes miembros en el equipo para hacer el
1
trabajo.
El tiempo que se concedió para completar el proyecto del DW fue
1
suficiente.
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
Recursos: dinero, tiempo y gente para la implementación exitosa del DW.
11
12
13
Participación del usuario: cuando se le asignan roles y tareas a los usuarios durante la implementación
del DW.
14
TI y usuarios trabajaron juntos en equipo en el proyecto de DW.
1
2
3
4
5
6
7
15
Asignaron usuarios a tiempo completo a partes del proyecto de DW.
1
Los usuarios realizaron las actividades (Ej. modelar datos) durante el
1
proyecto de DW.
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
16
Adiestramiento, apoyo operacional y técnico: apoyo al usuario para el adiestramiento operacional y
técnico.
17
Se dieron los adiestramientos necesarios para el DW.
1
2
3
4
5
6
7
18
Se implementó una infraestructura de apoyo para los usuarios del DW.
1
2
3
4
5
6
7
22
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” No sé
4
5
6
7
3
4
5
6
7
21 Un prototipo fue utilizado para probar el concepto del DW.
1
2
3
4
5
Habilidades del equipo: capacidades técnicas e interpersonales de los miembros del equipo del DW.
6
7
Cuestionario
Planificación del proyecto: relacionado con el uso de itinerario e informes de progreso.
DW fue implementado para ayudar a apoyar los objetivos estratégicos
19
1
2
específicos de la organización.
20 Desde sus inicios se definió el alcance del proyecto.
1
2
Indeciso
3
Muy de
acuerdo
No aplica
En
desacuerdo
Muy en
desacuerdo
De acuerdo
Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los
datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo
(5), no aplica o no sé.
Prototipo: utiliza un modelo de trabajo interactivo del sistema para sacar exigencias del consumidor.
22
23
24
Los miembros del equipo de DW (incluyendo consultores) tenían las
1
habilidades técnicas correctas para DW.
Los miembros del equipo de DW tenían buenas habilidades
1
interpersonales.
El entrenamiento fue administrado correctamente.
1
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
Consultores externos: utilizar el apoyo de consultores externos como una alternativa para tener las
habilidades apropiadas.
Durante la transferencia de conocimiento, el apoyo de los consultores
1
2
3
4
externos impactó positivamente el éxito de la implementación del DW.
Sistemas fuente: la calidad (Ej., estandarización, preparación, disparidad) de los sistemas fuente.
Definiciones comunes para los datos clave fueron implementados a través
26
1
2
3
4
de los sistemas fuente.
Los datos fuente utilizados para el DW fueron sistemas de aplicaciones
27
1
2
3
4
diversas.
Un número significativo de sistemas fuente tuvieron que ser modificados
28
1
2
3
4
para proporcionar los datos para DW.
Desarrollo tecnológico: hardware, software, métodos y programas eficaces para construir el DW.
La tecnología de DW que el equipo de proyecto utilizó trabajó bien con
29
1
2
3
4
tecnología ya existente en la organización.
30 La tecnología apropiada estaba disponible para implementar el DW.
1
2
3
4
25
5
6
7
5
6
7
5
6
7
5
6
7
5
6
7
5
6
7
31 El grado de subcontratación fue alto.
1
2
3
4
5
Éxito de la implementación con temas organizacionales: el nivel de éxito de la implementación en la
de cuestiones organizacionales, tales como gerencia del cambio, apoyo y resistencia política.
Cualquier resistencia política al DW en la organización fue tratada con
32
1
2
3
4
5
eficacia.
33 El cambio en la organización creada por DW fue manejado con eficacia.
1
2
3
4
5
34
El DW tenía apoyo de las personas a través de la organización.
23
1
2
3
4
5
6
7
dirección
6
7
6
7
6
7
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” No sé
No aplica
En
desacuerdo
Muy en
desacuerdo
Indeciso
Cuestionario
De acuerdo
Muy de
acuerdo
Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los
datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo
(5), no aplica o no sé.
Éxito de la implementación con temas del proyecto: el nivel de éxito de la implementación en completar el
proyecto a tiempo, en presupuesto y con la funcionalidad apropiada.
35 El proyecto de DW cumplió sus fechas límites del proyecto.
1
2
3
4
5
6
7
36
El coste del DW no excedió su cantidad presupuestada.
1
2
3
4
5
6
7
37 El proyecto del DW proporcionó toda la funcionalidad que debía proveer. 1
2
3
4
5
6
7
Éxito de la implementación con temas técnicos: nivel de éxito de la implementación en superar problemas
técnicos.
Numerosas restricciones técnicas fueron impuestas en la implementación
38
1
2
3
4
5
6
7
del DW.
Calidad de los datos: la calidad de los datos proporcionados por el DW.
Los usuarios (aplicaciones) tienen datos más exactos ahora en el DW que
1
2
3
4
5
6
7
39
los que tenían de sistemas fuente (Ej., sistemas de transacción).
DW proporciona datos más comprensivos a los usuarios (o aplicaciones)
1
2
3
4
5
6
7
40
que los proporcionados por los sistemas fuente.
DW proporciona datos más correctos a los usuarios (o aplicaciones) con
1
2
3
4
5
6
7
41
respecto a los sistemas fuente.
DW ha mejorado la consistencia de datos a los usuarios (o aplicaciones)
1
2
3
4
5
6
7
42
con respecto a los sistemas fuente.
Calidad del sistema: la flexibilidad y la integración del DW.
DW puede ajustarse de forma flexible a las nuevas demandas o
43
1
2
3
4
5
6
7
condiciones.
DW es versátil para lograr satisfacer las necesidades de los datos de los
44
1
2
3
4
5
6
7
usuarios.
DW integra con eficacia datos de una variedad de fuente de datos dentro
45
1
2
3
4
5
6
7
de la organización.
Calidad de servicio: mecanismo de control que provee diferentes prioridades a diferentes usuarios o flujo
de datos. Garantiza cierto nivel de ejecución en el flujo de los datos de acuerdo con los requisitos del
programa de aplicación.
46
El DW aumentó la satisfacción del cliente.
1
2
3
4
5
6
7
47
El DW aumentó la cantidad de clientes.
1
2
3
4
5
6
7
Beneficios netos percibidos: los beneficios netos percibidos del DW por el suplidor de los datos.
48
49
50
DW ha cambiado mi trabajo significativamente.
1
DW ha reducido a la comunidad de usuarios el tiempo que lleva el apoyo
1
a la toma de decisiones.
DW ha reducido a la comunidad de usuarios el esfuerzo que lleva el apoyo
1
a la toma de decisiones.
Muchas Gracias
24
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” Anexo B
Cuestionario para los Usuarios de Negocio
Tipo B
“Decision Support System” (DSS) son sistemas de información que aúnan información de
distintas fuentes. Ayudan en la organización, en el análisis de la información y facilitan la
evaluación de hipótesis subyacentes al uso de modelos específicos. DSS son sistemas de
información tales como: “Data Warehouse”, “Data Mart”, “Dashboard”, Cubos e Informes
Gerenciales que apoyan el proceso de decisión. “Data Warehouse” es el proceso dinámico
de crear, almacenar, mantener y utilizar datos que se almacenan y se extraen para análisis
y apoyo al proceso de decisión. Un “Data Mart” es un subconjunto del “Data Warehouse”
que apoya los requisitos de un departamento o área de negocios concreto.
1. ¿Cuál de los incisos siguientes describe mejor su posición en la organización?
□ Patrocinadores y Líderes de proyecto
□ Desarrolladores
□ Analistas de negocio
□ Usuarios de negocio
□ Otros (especifique)____________
2. ¿Cuántos proyectos de DSS ha completado? ____________________
3. Seleccione los proyectos más recientes de DSS en que usted ha participado:
□ Data mining
□ Data mart
□ Cubos
□ Cognos, Oracle, Brio
□ Data warehouse
□ Dashboard
□ Informes y consultas
□ Otros (especifique) ____________
25
Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” Alineación Estratégica: estructura del negocio e información tecnológica relacionada a la estrategia
negocio y al ambiente externo.
La Alineación estratégica asegura el acoplamiento
de las
4
1
2 3 4 5 6
necesidades del negocio y los planes de TI.
El análisis de ROI es una herramienta útil y efectiva para la toma
5
de decisiones que ayuda a alinear las estrategias y los recursos 1
2 3 4 5 6
organizacionales.
Apoyo gerencial: patrocinio extenso para un proyecto a través del equipo de la gerencia.
En general, la gerencia ha animado la implantación y el uso de
6
1
2 3 4 5 6
DW.
La satisfacción del usuario ha sido una preocupación importante de
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1
2 3 4 5 6
la gerencia.
Ambiente externo: datos obtenidos de las fuente externas a la organización y referente a
competidores de la firma.
8
Comprensión del ambiente externo.
1
2 3 4 5 6
No sé
No aplica
En
desacuerdo
Muy en
desacuerdo
Indeciso
Cuestionario
De acuerdo
Muy de
acuerdo
Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los
datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo
(5), no aplica o no sé.
del
7
7
7
7
los
7
Defensor: persona dentro de la organización que apoya y promueve activamente el proyecto.
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Un defensor de alto nivel del DW vino de un área funcional.
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10
Un defensor de alto nivel del DW vino de TI.
1
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Adiestramiento y apoyo operacional y técnico: apoyo al usuario para
técnico.
11 Se dieron los adiestramientos necesarios para el DW.
Se implementó una infraestructura de apoyo para los usuarios del
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DW.
13 Desde sus inicios se definió el alcance del proyecto.
el adiestramiento operacional y
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Prototipo: utiliza un modelo de trabajo interactivo del sistema para sacar exigencias del consumidor.
14
Un prototipo fue utilizado para probar el concepto del DW.
6
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Sistemas fuente: la calidad (Ej., estandarización, preparación, disparidad) de los sistemas fuente.
Definiciones comunes para los datos clave fueron implementadas a
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1
2 3 4 5 6
través de los sistemas fuente.
Los datos fuente utilizados para el DW fueron sistemas de
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1
2 3 4 5 6
aplicaciones diversas.
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2
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Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” De acuerdo
Indeciso
No aplica
No sé
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2
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1
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DW integra con eficacia datos de una variedad de fuente de datos
1
dentro de la organización.
2
3
4
5
6
7
Cuestionario
Un número significativo de sistemas fuente tuvieron que ser
modificados para proporcionar los datos para DW.
Calidad de los datos: la calidad de los datos proporcionados por el DW
Los usuarios (aplicaciones) tienen datos más exactos ahora en el
18 DW que los que tenían de sistemas fuente (Ej., sistemas de
transacción).
DW proporciona datos más comprensivos a los usuarios (o
19
aplicaciones) que los proporcionados por los sistemas fuente.
DW proporciona datos más correctos a los usuarios (o
20
aplicaciones) con respecto a los sistemas fuente.
DW ha mejorado la consistencia de datos a los usuarios (o
21
aplicaciones) con respecto a los sistemas fuente.
Calidad del sistema: la flexibilidad y la integración del DW.
DW puede ajustarse de forma flexible a las nuevas demandas o
22
condiciones.
DW es versátil para lograr satisfacer las necesidades de los datos
23
de los usuarios.
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24
En
desacuerdo
Muy en
desacuerdo
Muy de
acuerdo
Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los
datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo
(5), no aplica o no sé.
Calidad de servicio: mecanismo de control que provee diferentes prioridades a diferentes usuarios o flujo
de datos. Garantiza cierto nivel de ejecución en el flujo de los datos de acuerdo con los requisitos del
programa de aplicación.
25 El DW aumentó la satisfacción del cliente.
1
2 3 4 5 6 7
26
El DW aumentó la cantidad de clientes.
1
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4
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6
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Beneficios netos percibidos: los beneficios netos percibidos del DW por el suplidor de los datos.
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DW ha cambiado mi trabajo significativamente.
1
DW ha reducido a la comunidad de usuarios el tiempo que lleva el
1
apoyo a la toma de decisiones.
DW ha reducido a la comunidad de usuarios el esfuerzo que lleva
1
el apoyo a la toma de decisiones.
Muchas Gracias
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2
3
4
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6
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